이 강좌에 대하여

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학습자 경력 결과

50%

가 이 강좌를 수료한 후 새로운 커리어를 시작함

48%

가 이 강좌를 통해 확실한 경력상 이점을 얻음
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
다음 특화 과정의 3개 강좌 중 3번째 강좌:
유동적 마감일
일정에 따라 마감일을 재설정합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 20시간 필요
영어

귀하가 습득할 기술

Dimensionality ReductionPython ProgrammingLinear Algebra

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임페리얼 칼리지 런던

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

콘텐츠 평가Thumbs Up81%(5,011개의 평가)Info
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완료하는 데 6시간 필요

Statistics of Datasets

완료하는 데 6시간 필요
8개 동영상 (총 27분), 7 개의 읽기 자료, 4 개의 테스트
8개의 동영상
Welcome to module 141
Mean of a dataset4m
Variance of one-dimensional datasets4m
Variance of higher-dimensional datasets5m
Effect on the mean4m
Effect on the (co)variance3m
See you next module!27
7개의 읽기 자료
About Imperial College & the team5m
How to be successful in this course5m
Grading policy5m
Additional readings & helpful references10m
Mini numpy tutorial1시간
Set up Jupyter notebook environment offline10m
Symmetric, positive definite matrices10m
3개 연습문제
Mean of datasets15m
Variance of 1D datasets15m
Covariance matrix of a two-dimensional dataset15m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Inner Products

완료하는 데 4시간 필요
8개 동영상 (총 36분), 1 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
8개의 동영상
Dot product4m
Inner product: definition5m
Inner product: length of vectors7m
Inner product: distances between vectors3m
Inner product: angles and orthogonality5m
Inner products of functions and random variables (optional)7m
Heading for the next module!35
1개의 읽기 자료
Basis vectors20m
4개 연습문제
Dot product30m
Properties of inner products20m
General inner products: lengths and distances20m
Angles between vectors using a non-standard inner product20m
3

3

완료하는 데 4시간 필요

Orthogonal Projections

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 25분), 1 개의 읽기 자료, 3 개의 테스트
6개의 동영상
Projection onto 1D subspaces7m
Example: projection onto 1D subspaces3m
Projections onto higher-dimensional subspaces8m
Example: projection onto a 2D subspace3m
This was module 3!32
1개의 읽기 자료
Full derivation of the projection20m
2개 연습문제
Projection onto a 1-dimensional subspace25m
Project 3D data onto a 2D subspace40m
4

4

완료하는 데 5시간 필요

Principal Component Analysis

완료하는 데 5시간 필요
10개 동영상 (총 52분), 5 개의 읽기 자료, 2 개의 테스트
10개의 동영상
Problem setting and PCA objective7m
Finding the coordinates of the projected data5m
Reformulation of the objective10m
Finding the basis vectors that span the principal subspace7m
Steps of PCA4m
PCA in high dimensions5m
Other interpretations of PCA (optional)7m
Summary of this module42
This was the course on PCA56
5개의 읽기 자료
Vector spaces20m
Orthogonal complements10m
Multivariate chain rule10m
Lagrange multipliers10m
Did you like the course? Let us know!10m
1개 연습문제
Chain rule practice20m

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